人工智能的下一次飞跃:从大型语言模型到大型世界模型?

推特上一位科技博主Fabio Moioli认为人工智能将从大语言模型(LLMs)进化到世界模型(LWMs),以下是全文:

人工智能(AI)领域可能正处于一个新的转型飞跃的边缘,从大型语言模型(LLMs)过渡到一个创新而广阔的概念,我们可以称之为“大型世界模型(LWMs)”。尽管“大型世界模型”这一术语在当前文献中尚未获得任何关注,但本文提出它作为即将到来的新一轮人工智能进化浪潮的合适描述词。

我们将探讨从以文本为中心的LLMs到LLMs的多模态整合,最终导致LWMs这一开创性领域的出现,这将整合我们的物理和数字世界。本文探讨了这一转变如何展开。

人工智能的下一次飞跃:从大型语言模型到大型世界模型?

目前来说,像GPT-3和GPT-4这样的大型语言模型已经彻底改变了我们与信息的互动方式。通过处理大量的文本数据,这些模型已经变得擅长于理解和生成类似人类的文本,促进了从内容创作到客户服务等领域的进步。然而,它们依赖文本作为唯一输入的方式限制了它们对世界的理解,只能从文本的角度来看问题。

后面人工智能发展的下一个阶段是多模态输入的整合——即音频和视觉数据。这种整合使得人工智能不仅能够阅读文本,还能理解图像和声音,提供了更丰富、更细腻的对人类互动的理解。像DALL-E和CLIP这样的工具展示了人工智能如何生成和解释复杂的视觉内容,弥合了文本和视觉理解之间的差距。

大型世界模型(LWMs)可能代表人工智能的未来,超越文本、音频和图像,涵盖我们物理和数字现实的整个光谱。LWMs将处理来自各种来源的真实世界数据,如物联网设备、传感器、相机等,以反映人类感知和认知的方式理解世界并与之互动。

世界模型将擅长处理多样化的数据输入,并超越传统的限制。比如一种专门为药物发现开发的人工智能,它能够解读分子构型。这种AI超越了典型的语言模型,深入到生物语言学的领域。例如,在化学中,化学元素可以作为大模型的“词汇”,这一概念适用于各种科学领域。

世界模型的应用前景非常令人期待。世界模型赋予机器以前所未有的深度理解和与环境互动的能力,它们整合了视觉、听觉和物理感知,以及红外线、雷达、热扫描仪和其他物联网数据等非人类传感器。这使得机器能够实时做出知情的决策。从本质上讲,我们的世界将成为智能体理解和互动的“语言”。

世界模型能够无缝地融合数字世界和物理世界。通过利用来自虚拟现实和增强现实设备的数据,这些模型将提供超越传统界面如智能手机、电视和电脑显示器的沉浸式体验。这种整合不仅会增强用户体验,还将为人工智能提供更全面的对人类行为和环境的理解。

医疗保健:LWMs(学习型医疗系统)承诺通过整合包括患者病史、实时生物测量数据、基因组数据以及更广泛的环境因素在内的广泛数据来源来革新医疗保健。这种全面的方法可能导致更准确的诊断和个性化的治疗计划。例如,LWMs可以通过分析患者数据中可能被传统方法忽视的微妙模式来预测健康问题,以便在它们变得严重之前进行干预。它们还可以在外科手术中提供帮助,为外科医生提供实时数据分析。

在城市发展领域,LWMs(局部天气模型)可能在创建更智能、更高效的城市中扮演关键角色。通过分析来自交通模式、公用事业使用情况和环境传感器等多种来源的数据,LWMs可以帮助城市规划者做出更明智的决策。它们可以模拟城市项目对交通流量、污染水平和能源消耗的影响,从而带来更可持续和宜居的城市环境。

教育与培训:LWMs有潜力彻底改变教育格局,通过提供高度个性化的学习体验。这些模型可以适应个别学习者的学习风格和进度,提供根据学生的表现和参与度演变的定制化教育内容。在职业培训方面,LWMs可以创建逼真的模拟环境,用于医学、工程和航空等领域的实践操作练习,增强技能获取和熟练度。

环境监测与可持续性:LWMs可以在监测和管理环境资源方面发挥重要作用。通过分析来自卫星、气象站和环境传感器的数据,这些模型可以提供关于气候变化模式的洞见,帮助预测和管理灾害,并指导可持续资源利用。例如,它们可以优化农业中的水资源使用,或预测森林砍伐对当地生态系统的影响。

结论:范式转变 从LLMs(大型语言模型)向LWMs(大型世界模型)的过渡代表了人工智能领域的一个范式转变,从通过文本理解世界转变为以人类的方式体验世界的全部复杂性。这一演变预示着将解锁新的能力和应用,从根本上改变我们与ai互动以及感知周围世界的方式。

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